製造業に人工知能を適用するにはどうすればよいでしょうか?

現在、製造企業で使用されている人工知能技術は、主にインテリジェント音声対話製品、顔認識、画像認識、画像検索、声紋認識、テキスト認識、機械翻訳、機械学習、ビッグデータコンピューティング、データ視覚化に重点を置いています。

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製造業における一般的な AI 適用シナリオは次のとおりです。

シナリオ 1: インテリジェントなソート

製造業では選別作業が必要な業務が多くありますが、手作業だとスピードが遅くコストもかかる上、適切な作業温度環境を用意する必要があります。産業用ロボットをインテリジェントな仕分けに使用すれば、コストを大幅に削減し、速度を向上させることができます。

シナリオ 2: 機器の状態管理

設備稼働データのリアルタイム監視と特徴分析・機械学習技術の活用により、事故発生前に設備故障を予測し、計画外のダウンタイムを削減します。一方、突然の機器故障が発生した場合でも、迅速に障害を診断し、障害の原因を突き止め、適切な解決策を提供することが可能です。製造業、特に化学産業、重機、ハードウェア加工、3C製造、風力発電などの業界でよく使用されます。

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シナリオ3: 視覚ベースの表面欠陥検出

マシンビジョンに基づく表面欠陥検出は、製造業界で一般的になっています。マシンビジョンを使用すると、製品表面に汚染物質、表面損傷、ひび割れなどがあるかどうかを検出するなど、頻繁に変化する環境条件下で、製品表面のより小さく複雑な製品欠陥を数ミリ秒で迅速に識別して分類できます。現在、一部の産業インテリジェンス企業は、ディープラーニングと3D顕微鏡を組み合わせて、欠陥検出の精度をナノメートルレベルまで向上させています。検出された不良品については、システムが自動的に修理可能かどうかを判断し、修理経路と方法を計画し、その後、装置が修理アクションを実行します。

シナリオ4: 音声による製品品質検査と故障診断

声紋認識技術は、異常音を自動的に検出し、不良品を見つけ、声紋データベースと比較して故障判定を行うために使用されます。

シナリオ5: インテリジェントな意思決定

製造企業は、製品品質、運用管理、エネルギー管理、ツール管理に機械学習などの人工知能技術を適用し、ビッグデータ分析と組み合わせて、スケジュール方法を最適化し、企業の意思決定能力を向上させることができます。

シナリオ6: デジタルツイン

デジタルツインは、仮想世界における客観的なものの鏡像です。デジタル ツインを作成するプロセスでは、人工知能、機械学習、センサー データを統合して、リアルタイムで更新でき、物理的な製品ライフサイクル全体にわたるさまざまなアクティビティの意思決定をサポートするために、強い存在感を持つ「実際の」モデルを構築します。デジタルツインオブジェクトの低次元モデリングを完成させるには、複雑で非線形なモデルをニューラルネットワークに組み込み、ディープラーニングを使用して有限の目標を設定し、この有限の目標に基づいて低次元モデリングを実行します。